Climate Change and Trend Detection in Selected Rivers within the Asia-Pacific Region
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change is currently an issue of great concern. This phenomenon was studied using the runoff of large rivers, which can be considered a regional integrator of the local precipitation occurring in their basins. The long-term stationarity and the possibility of trends in streamflow records stored in the databank of the Global Runoff Data Center (GRDC) at the Federal Institute of Hydrology in Koblenz (Germany) were studied. Runoff records originating from 78 rivers with long monthly runoff series that are geographically distributed throughout the whole Asia-Pacific region were selected for study. For each of the selected rivers, three time series were constructed and analyzed: the mean yearly, and the maximum and minimum monthly discharges. These series were submitted to a two-tier analysis. First, a segmentation procedure developed by Hubert was applied to assess their stationarity. Then the segmented series were submitted to a specialized trend detection software. The results show that about two-thirds of the series have remained stationary and that the monthly minimum runoff exhibited more changing levels (37/78) than the mean (26/78) and maximum (18/78) runoff. Most of the detected changes occurred during the 1960s and 1970s, a period of rapid demographic expansion and urbanization in Asia, when irrigation and other water uses were developed, especially in tropical areas. During the same period and within the area studied, a number of large dams and reservoirs were completed. Since these anthropic interventions could be at the origin of the changes in runoff, there is no regionally consistent evidence supporting global climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».